package com.myc.subjects.array;

import com.myc.subjects.exception.NoResultException;

import java.util.Arrays;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

/**
 * LeetCode题号：1
 *
 * 两数之和
 * 给定一个整数数组 nums和一个整数目标值 target，请你在该数组中找出 和为目标值 target 的那两个整数，并返回它们的数组下标。
 * 你可以假设每种输入只会对应一个答案。但是，数组中同一个元素在答案里不能重复出现。
 * 你可以按任意顺序返回答案。
 *
 * 示例 1：
 * 输入：nums = [2,7,11,15], target = 9
 * 输出：[0,1]
 * 解释：因为 nums[0] + nums[1] == 9 ，返回 [0, 1] 。
 *
 * 示例 2：
 * 输入：nums = [3,2,4], target = 6
 * 输出：[1,2]
 *
 * 示例 3：
 * 输入：nums = [3,3], target = 6
 * 输出：[0,1]
 *
 * 提示：
 * 2 <= nums.length <= 104
 * -109 <= nums[i] <= 109
 * -109 <= target <= 109
 * 只会存在一个有效答案
 * 进阶：你可以想出一个时间复杂度小于 O(n2) 的算法吗？
 *
 * 来源：力扣（LeetCode）
 * 链接：https://leetcode-cn.com/problems/two-sum
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 */

public class Liangshuzhihe {

    public static void main(String[] args) {
        int[] nums = new int[]{2,7,11,15};
        int target = 9;
        Liangshuzhihe l = new Liangshuzhihe();
        System.out.println(Arrays.toString(l.twoSum3(nums, target)));
    }


    /**
     * 方法一：暴力法
     * 时间复杂度：O(n^2)
     * 这个方法没什么好说的，但是遍历的时候有两个细节要注意
     */
    public int[] twoSum1(int[] nums, int target) {
        int n = nums.length;//定义长度为n，以便复用
        for(int i = 0; i < n - 1; i++){//细节1：这里注意第一个数遍历到倒数第二个数结束，毕竟要给第二个数留个空嘛
            for(int j = i + 1; j < n; j++){//细节2：这里第二个数需要从第一个数的下一个数开始遍历
                if(nums[i] + nums[j] == target){
                    return new int[]{i, j};
                }
            }
        }
        //遍历完成依旧没有结果，则抛出异常
        throw new NoResultException("没有结果集");
    }


    /**
     * 方法二：使用HashMap降低时间复杂度 两次遍历
     * 时间复杂度：O(n)
     * 这个方法采用了“经典时间降维策略”（这个词是我自己发明的），使用Hashmap的contains系列方法（时间复杂度为O(1)），使得原本需要两层遍历的方法削弱成了一层
     */
    public int[] twoSum2(int[] nums, int target) {

        Map<Integer, Integer> map = new HashMap<>();
        int n = nums.length;
        //第一次遍历：以值作为key，下标作为value，将数组中的信息存入Hashmap
        for(int i = 0; i < n; i++){
            map.put(nums[i], i);
        }
        //第二次遍历：判断target-nums[i]的值在map中是否存在，存在则返回
        for(int i = 0; i < n; i++){
            int currentValue = target - nums[i];//定义当前需要在map中找到的值为currentValue
            if(map.containsKey(currentValue) && i != map.get(currentValue)){//这里注意需要比较是否是当前位置
                return new int[]{i, map.get(currentValue)};
            }
        }
        throw new NoResultException("没有结果集");
    }


    /**
     * 方法三：在判断map中是否存在的时候同时插入值（在方法二的基础上省去了第一次遍历）
     * 时间复杂度：O(n)
     * 很巧妙的省去了第一次遍历，需要注意的是：这里是在确定结果集中第二个数的位置之后，去寻找map中的结果集中第一个数的位置
     */
    public int[] twoSum3(int[] nums, int target) {
        Map<Integer, Integer> map = new HashMap<>();
        int n = nums.length;
        //仅一次遍历完成
        for(int i = 0; i < n; i++){
            int currentValue = target - nums[i];
            if(map.containsKey(currentValue)){//这里不用比较是否是当前位置因为当前位置还没有存进map
                return new int[]{map.get(currentValue), i};//这里需要注意i是结果集后面一个值的位置，所以要放到后面
            }

            //比较不成功则将值和索引保存至map
            map.put(nums[i], i);
        }

        throw new NoResultException("没有结果集");

    }


    //LeetCode官方题解
    //暴力枚举
    public int[] twoSumOfficial(int[] nums, int target) {
        int n = nums.length;
        for (int i = 0; i < n; ++i) {
            for (int j = i + 1; j < n; ++j) {
                if (nums[i] + nums[j] == target) {
                    return new int[]{i, j};
                }
            }
        }
        return new int[0];
    }

    //哈希表
    public int[] twoSumOfficial1(int[] nums, int target) {
        Map<Integer, Integer> hashtable = new HashMap<Integer, Integer>();
        for (int i = 0; i < nums.length; ++i) {
            if (hashtable.containsKey(target - nums[i])) {
                return new int[]{hashtable.get(target - nums[i]), i};
            }
            hashtable.put(nums[i], i);
        }
        return new int[0];
    }
}
/**
 * 总结：
 * 1.遇到列表包含类问题（或者可以转换为列表包含类问题），首先思考可否通过Hashmap的contains系列方法来降低时间复杂度
 * 2.遇到对同一个集合多次遍历的情况，思考并尝试多次遍历可以合并为一次遍历的可能性
 */